ニューラルネットワークにおける敵対的ロバスト性を考慮したコストアウェアアプローチ

ニューラルネットワークのロバスト性を評価するための効率的で精度の高い生存時間分析手法を提案し、ハードウェア選択、バッチサイズ、エポック数などのハイパーパラメータが訓練時間、推論時間、正解率に与える影響を分析する。